package com.lixw.langchain.config;

import com.lixw.langchain.service.ChatAssistant;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @ClassName: LLMConfig
 * @Description:
 * @Author: xuweiLi
 * @Create: 2025/8/22 20:08
 **/
@Configuration
public class LLMConfig {

    @Bean
    public ChatModel qwenChatModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .modelName("qwen-plus")
                .apiKey(System.getenv("QWEN_API_KEY"))
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }

    @Bean
    public ChatModel deepseekChatModel() {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .baseUrl("https://api.deepseek.com")
                .apiKey(System.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"))
                .modelName("deepseek-chat") //v3
                .build();
    }

    /**
     * 通过AIServices.create()方法创建一个接口的代理对象，并封装chatModel的能力
     * 底层使用的是反射 + 动态代理实现
     *
     * @param chatModel 具体的文本交互模型
     * @return Ai Service实现bean
     */
    @Bean
    public ChatAssistant chatAssistant(@Qualifier("qwenChatModel") ChatModel chatModel) {
        //简单的创建使用create 复杂的实现请使用它的 builder() 方法去构建
        return AiServices.create(ChatAssistant.class, chatModel);
    }
}